Размещено на http://www.allbest.ru/

93

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовой проект

На тему

Моделирование потоков внутренних ресурсов организации

Введение

Имитационный поток ресурс

Основу формирования любого производства, в том числе и сельскохозяйственного, составляет производственный процесс.

Производственный процесс представляет собой совокупность целенаправленных действий персонала, в результате которых исходные ресурсы организации, сырье и материалы, превращаются в готовую продукцию.

В сельскохозяйственной организации ООО СПК «Федоровский» можно выделить следующие виды внутренних ресурсов:

1) Трудовые ресурсы - численность персонала организации;

2) Производственные ресурсы - поголовье стада и ОПФ;

3) Оборотные фонды;

4) Производимая организацией продукция.

В связи с тем, что организационная структура и процессы в рассматриваемой организации весьма сложны и даже небольшое изменение одной из множества характеристик системы ведет к изменениям в других ее частях, опыта, знаний и интуиции руководства не всегда достаточно для предсказания возможных последствий принятия того или иного решения. В качестве эффективного инструмента для упрощения планирования и управления организацией может послужить имитационное моделирование.

Имитационное моделирование потоков внутренних ресурсов организации наиболее эффективно может быть реализовано в рамках системно-динамического подхода.

Имитационное моделирование широко используется на различных этапах процесса производства:

- При проектировании - для проведения многовариантного анализа;

- При вводе в действие - для поиска «узких» мест;

- В действии - для прогнозирования эффекта от возможных модернизаций структуры производства.

Целью курсового проекта является моделирование потоков движения внутренних ресурсов агропромышленного предприятия на основе создания имитационной модели системной динамики. При этом должны быть учтены основные показатели производственного процесса сельскохозяйственной организации ООО СПК «Федоровский».

Задачи курсового проектирования:

- Изучить теоретические основы имитационного моделирования;

- Изучить методы разработки и испытания имитационных моделей сложных систем;

- Проанализировать производственную деятельность ООО СПК «Федоровский» за период 2009-2011 гг.;

- Разработать имитационную модель потоков внутренних ресурсов сельскохозяйственной организации в среде Vensim PLE 6.2.

- Провести анализ полученного решения имитационной модели.

Глава I. Теоретические основы имитационного моделирования

1.1 Краткий обзор истории использования имитационного моделирования в исследовании экономических процессов

Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Моделирование как метод познания применялось человечеством всегда. Само по себе моделирование не ново - формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты [1].

Понятие имитационного моделирования неразрывно связано с понятием системной динамики, т.к. Именно с этого направления начало свое развитие машинное имитационное моделирование.

В Массачусетском технологическом институте в 40-50 гг. Двадцатого века была создана методология междисциплинарных исследований сложных динамических систем (системной динамики), рождение которой связывают с именем Дж. Форрестера. Его первоначальной целью было применить научный и инженерный опыт к выяснению фундаментальных причин успеха и провала корпораций.

Возникновение идей, приведших к созданию системной динамики, было спровоцировано его сотрудничеством с компанией General Electric в течение 1950-х, менеджеры которой были озадачены колебаниями числа рабочих на одном из заводов. Форрестер путем ручного просчета структурной модели завода сумел показать, что резкая динамика числа рабочих была вызвана внутренней структурой фирмы и не была обусловлена никакими внешними факторами [9].

Системная динамика, рассчитанная сначала на решение проблем управления в промышленности, была впоследствии расширена для анализа экономических, социальных, экологических систем.

В работах по моделированию всей мировой системы в целом получивших впоследствии название «глобального моделирования», впервые мир рассматривался как единая система различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, добычи и исчерпания природных ресурсов, загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания и т.д. Компьютерные эксперименты, проведенные Д. Форрестером с глобальной моделью, показали, что в середине ХХI века человечество ждет кризис, связанный, прежде всего с истощением природных ресурсов, падением численности населения и производства продуктов, ростом загрязнения окружающей среды [1].

Инструментальные средства имитационного моделирования -- языки моделирования, появились довольно давно, почти одновременно с языками Fortran и Algol. Однако, создавая имитационную модель с помощью обычных языков программирования, сложность моделирующих программ будет очень велик, для разработки имитационной модели потребуется значительный период времени. Поэтому имитационное моделирование применялось на заре развития машинной эпохи моделирования в основном в научных целях.

Первый машинный язык для имитационного моделирования DYNAMO (dynamic models) разработали в конце 1950-х гг. Ученые Массачусетского технологического института Ф. Фокс, А. Паф и Г. Дюрен под руководством главного идеолога системной динамики Дж. Форрестера. В дальнейшем этот язык развивался, и его новые версии выходили вплоть до 1983 года.

В середине 70-х появились технологичные инструменты имитационного моделирования, которые обладали собственными языковыми средствами. Самым мощным из них была система GPSS. С ее помощью в основном создавались модели объектов и процессов технического или технологического характера.

В своей работе 1993 года Ричард Нанс выделил этапы развития имитационного моделирования (таблица 1) [8].

Таблица 1 - Основные этапы развития им. Моделирования (Р. Нанс)

Этапы	Языки и системы моделирования
1955 - 1960	Fortran, Algol
1961 - 1965	GPSS, SOL, SIMSCRIPT, CSMP360, CSL, SIMULA
1966 - 1970	GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67, СЛЭНГ
1971 - 1978	GASP IV, CADSIM, DEMOS, ECSL, MODEL-6,АЛСИМ-БЭСМ, НЕДИС
1979 - 1986	GPSS/H, HOCUS, MICROSAINT 3.1, MIC-SIM, Inter-SIM, АЛСИМ-2, ТАИС

В России в 60--80-е годы имитационные модели широко применялись в практической деятельности и весьма часто оказывались полезными для решения различных задач. В этот период удалось накопить большие теоретические результаты и получить практический опыт применения имитационных моделей. Наиболее интенсивно применялись имитационные модели после опубликования работ члена-корреспондента АН СССР Н.П. Бусленко, начиная с 1960-х гг. И до 85-87 гг. Он и его ученики развивали не только математические стороны имитационного моделирования, сколько методологию и методику [4].

Развитие российской школы имитационного моделирования практически остановилось с конца 80-х и в 90-е гг. Отечественные публикации начали появляться только с 1999 г.

Основными пользователями имитационного подхода, стали объекты, обладающие крупными финансовыми ресурсами, например, крупные банки и биржи, частично нефтегазовые компании. Для них имитационное моделирование стало незаменимым средством разработки и планирования стратегии поведения на рынке [4].

В конце 1990-х гг. В России разработаны новые системы:

- пакет РДО (МГТУ им. Н.Э. Баумана);

- система СИМПАС (МГТУ им. Н.Э. Баумана);

- пятая версия Pilgrim (МЭСИ и несколько компьютерных фирм).

В 2000 году российская компания The anylogic Company (бывшая XJ Technologies) выпустила первую версию своего программного обеспечения для имитационного моделирования. Продукт получил название anylogic благодаря тому, что поддерживал все три известных метода имитационного моделирования (системная динамика; дискретно-событийное моделирование; агентное моделирование).

1.2 Общая характеристика имитационного моделирования

В связи с постоянным усложнением организационных структур и процессов в современном мире управление ими становится все более трудным. Даже небольшое изменение одной из множества характеристик системы ведет к изменениям в других ее частях. В таких условиях опыта, знаний и интуиции экспертов недостаточно для предсказания возможных последствий принятия того или иного решения.

Одним из наиболее важных и полезных орудий анализа структуры сложных процессов и систем стало имитационное моделирование.

Имитационное моделирование (от англ. Simulation) - это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров [2].

Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов [2].

Существуют следующие цели имитационного моделирования:

1. Обеспечить достижение цели управления объектом моделирования;

2. Изучить свойства объекта, закономерности, определяющие его поведение;

3. Понять, что произойдёт, если воздействовать на объект тем или иным образом;

4. Наконец, бывает так, что предстоящее использование модели неизвестно [6].

Имитационное моделирование применяется в случаях, когда проведение экспериментов над реальной системой невозможно или нецелесообразно: например, по причине хрупкости или дороговизны создания прототипа либо из-за длительности проведения эксперимента в реальном масштабе времени [10].

Область приложения методов имитационного моделирования столь обширна, что заслуживает отдельного изложения, так же как и вопросы применимости различных подходов и средств в разных задачах и бизнес-решениях. Основные направления, по которым сегодня существуют практические наработки:

· Цифровое производство, имитационное моделирование производственных процессов, логистика и т.п.;

· Моделирование бизнес-процессов;

· Компьютерное моделирование социально-экономических процессов на местном, региональном и федеральном уровне [3].

Выделяют три направления имитационного моделирования:

1. Системная динамика;

2. Агентное моделирование;

3. Дискретно-событийное.

Системная динамика - это подход имитационного моделирования, своими методами и инструментами позволяющий понять структуру и динамику сложных систем. Также системная динамика - это метод моделирования, использующийся для создания точных компьютерных моделей сложных систем для дальнейшего использования с целью проектирования более эффективной организации и политики взаимоотношений с данной системой. Вместе, эти инструменты позволяют нам создавать микромиры-симуляторы, где пространство и время могут быть сжаты и замедлены так, чтобы мы могли изучить последствия наших решений, быстро освоить методы и понять структуру сложных систем, спроектировать тактики и стратегии для большего успеха. Джон Штерман, “Бизнес-процессы: Системное мышление и моделирование сложного мира”. Метод был основан Джеем Форрестером в 1950 годах [10].

Агентное моделирование -- относительно новое направление в имитационном моделировании, возникшее в 1990-е - 2000-е гг. В литературе Вы можете найти множество различных определений агентного моделирования. С точки зрения практического применения агентное моделирование можно определить как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как это поведение определяет поведение всей системы в целом. При разработке агентной модели, инженер вводит параметры агентов (это могут быть люди, компании, активы, проекты, транспортные средства, города, животные и т.д.), определяет их поведение, помещает их в некую окружающую среду, устанавливает возможные связи, после чего запускает моделирование. Индивидуальное поведение каждого агента образует глобальное поведение моделируемой системы.

Чтобы анализировать процессы, протекающие в мире, иногда удобно рассматривать их как последовательность отдельных важных моментов - событий. Подход к построению имитационных моделей, предлагающий представить реальные действия такими событиями и называется "дискретно-событийным" моделированием (discrete event modeling).

Вот некоторые примеры событий: покупатель вошел в магазин, на складе закончили разгружать грузовик, конвейер остановился, в производство запущен новый продукт, уровень запасов достиг некоего порога и т.д. В дискретно-событийном моделировании движение поезда из точки А в точку Б будет представлено двумя событиями: отправление и прибытие, а само движение становится "задержкой" (интервалом времени) между ними.

Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений -- от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Он был основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах [10].

1.3 Система имитационного моделирования Vensim PLE

Имитационное моделирование потоков внутренних ресурсов организации наиболее эффективно может быть реализовано в рамках системно-динамического подхода.

Одной из множества систем системно-динамического имитационного моделирования является Vensim.

Система имитационного моделирования Vensim, была создана в 1985 г. На фирме Ventura Systems (США). В настоящее время существуют следующие версии этой системы: Vensim PLE, Vensim pleplus, Vensim Standard, Vensim Professional и Vensim DSS. Бесплатная версия Vensim PLE (Vensim Personal Learning Edition) предназначена для работы индивидуальных пользователей, конструирующих относительно несложные модели. Эта версия широко применяется во многих странах мира уже с 1996 года [7].

Пакет Vensim представляет собой инструмент для визуального моделирования, поддерживающий разработку концептуальной модели, документирование, собственно моделирование, анализ результатов и оптимизацию моделей системной динамики. Он позиционируется на рынке программных средств как простое и гибкое средство для построения имитационных моделей систем с причинно-следственными связями, фондами и потоками. Пакет имеет графический редактор для построения с помощью мыши классических форрестеровских моделей, Equation Editor для завершения формирования модели, а также развитые средства визуализации поведения модели [5].

В системе имитационного моделирования Vensim 6.2 PLE существует пять основных типов элементов, на взаимодействии между которыми основывается построение имитационных моделей системной динамики:

- Box Variable (накопитель или уровень);

- Rate (темп или поток);

- Variable (константа, вспомогательная переменная, данные);

- Arrow (потоковая связь);

- Shadow variable (скрытая переменная).

Таким образом, в рамках курсового проектирования для разработки имитационной модели системной динамики будет использована среда моделирования Vensim 6.2 PLE.

Глава II. Разработка имитационной модели

Постановка задачи, создание концептуальной модели и формализация имитационной модели проведены по методике Худяковой Е.В. и Липатова А.А. [7]

Постановка задачи

Спрогнозировать динамику потоков внутренних ресурсов ООО СПК «Федоровский» путем разработки имитационной модели системной динамики в среде моделирования Vensim PLE 6.2.

Модель должна отражать поведение следующих потоков внутренних ресурсов:

5) Затраты на производство:

a. Стоимость нефтепродуктов

b. Стоимость электроэнергии

c. Стоимость кормов

d. Стоимость удобрений

e. Стоимость подстилки для коров

f. Стоимость закупаемых семян зерновых культур

6) Стоимость реализованной продукции в разрезе отраслей производства и отдельных производимых товаров:

a. Стоимость реализации молока

b. Стоимость реализации мяса КРС по каналам реализации

c. Стоимость реализации продуктов растениеводства

7) Динамика численности персонала организации

8) Динамика фонда заработной платы и отчислений на соц. Нужды

9) Динамика основных производственных фондов и амортизации

10) Динамика поголовья коров

11) Рентабельность

Прогнозирование будет осуществляться на период 3 года. Шаг моделирования - один год.

Изменение цен на сырье и готовую продукцию в планируемый период устанавливается с учетом индекса инфляции.

2.1 Создание концептуальной модели

2.1.1 Формирование прибыли сельскохозяйственного предприятия

Балансовая прибыль предприятия рассчитывается как разница между выручкой от реализации продукции (без косвенных налогов) и затратами на производство и реализацию продукции:

Балансовая прибыль = RP - S,

Балансовая прибыль измеряется в тыс. Руб.; RP - стоимость реализованной продукции, тыс. Руб.; S - затраты на производство, тыс. Руб.

2.1.2 Материальные затраты. Прочие затраты

Затраты на производство продукции, работ, услуг группируются в соответствии с их экономическим содержанием по следующим элементам:

- Материальные затраты;

- Затраты на оплату труда;

- Отчисления на социальные нужды (единый социальный налог);

- Амортизация основных фондов;

Соответственно, затраты на производство продукции, работ, услуг (S) рассчитываются следующим образом:

S = A + matz + ZOT+OCN + Proch,

Где А - амортизация основных фондов, тыс. Руб.; matz - материальные затраты, тыс. Руб.; ZOT - затраты на оплату труда, тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

В элементе «Амортизация основных фондов» отражается сумма амортизационных отчислений на полное восстановление основных производственных фондов, исчисленная исходя из балансовой стоимости и установленных норм амортизации.

В элементе «Материальные затраты» отражаются следующие затраты:

- Семена и посадочный материал собственного производства и покупные (без затрат по подготовке семян к посеву и транспортировке их к месту сева);

- Корма собственного производства и покупные, используемые на корм скоту и птице, включая рабочий скот, без затрат на их доставку;

- Прочая продукция сельского хозяйства - навоз, подстилка и яйца для инкубации;

- Минеральные удобрения, бактериальные и другие препараты; затраты на сырье и материалы подсобных промышленных производств;

- Затраты на работы и услуги производственного характера, не относящиеся к основному виду деятельности, выполняемые сторонними организациями и предприятиями;

- Плата за услуги подачи воды для орошения и другие расходы, оказываемые водохозяйственными организациями.

К материальным затратам также относят потери продукции и материалов в пределах норм естественной убыли их при хранении и транспортировке.

Для построения модели подробнее рассмотрим формирование затрат, составляющих основную долю материальных затрат: затраты на семена, корма, подстилку, электроэнергию, нефтепродукты, а остальные суммируем и учтем как прочие:

Matz = ZS+ZK + ZP + ZU +ZI + ZN + Proch

Где ZS - затраты на семена и посадочный материал, тыс. Руб.; ZK - затраты корма, тыс. Руб.; ZP - затраты на подстилку, тыс. Руб.; ZU - затраты на минеральные удобрения, пестициды и другие препараты, тыс. Руб.; ZI - затраты на электроэнергию, тыс. Руб.; ZN - затраты на нефтепродукты, тыс. Руб.; Proch - прочие затраты, тыс. Руб.

Формулы для расчета указанных статей материальных затрат приведены ниже:

ZS = Цена семян зерновых Ч KS,

Где Цена семян зерновых - цена одного центнера семян с учетом инфляции, тыс. Руб.; KS - необходимое количество семян, ц.

KS = NVЧПосевная площадь зерновых,

Где NV - норма высева на один га, ц; Посевная площадь зерновых - посевная площадь под зерновые культуры, га.

ZK = z1zkЧВсего ц корм единиц,

Где z1zk - цена одного центнера корма с учетом инфляции, тыс. Руб.; Всего ц корм единиц - необходимое количество корма, ц.

Всего ц кодм единиц = Картофель к ед+Овес к ед+Ячмень к ед+ Одн травы к ед+Мн травы к ед+Оз пшеница к ед+Кукуруза к ед+Вика к ед,

Где Картофель к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное картофелем; Овес к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное овсом; Ячмень к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное ячменем; Одн травы к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное однолетними травами; Мн травы к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное многолетними травами; Оз пшеница к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное озимой пшеницей; Кукуруза к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное кукурузой; Вика к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное кукурузой.

Разберем расчет количества центнеров кормовых единиц, обеспеченных производством соответствующей культуры на примере картофеля.

Картофель к ед = Комр ед 1 ц Картофель Ч Фуражный картофель,

Где Корм ед 1 ц Картофель - количество ц комр. Единиц в 1 центнере картофеля; Фуражный картофель - объем производства фуражного картофеля, ц

ZP = z1edpЧKP,

Где z1edp - цена одной ед. Подстилки с учетом инфляции, тыс. Руб.;

ZU = KUЧz1zu,

Где KU - количество внесенных удобрений, кг; z1zu - цена одного центнера удобрения с учетом инфляции, тыс. Руб.

KU = KU1gaЧПосевная площадь,

Где KU1ga - количество внесенных удобрений на 1 га, ц,

KP = kkorЧKP1Kor,

Где KP1Kor - необходимое количество подстилки для одной коровы, ед.

ZI = z1kvtiЧKI,

Где z1kvti - цена одного квт/ч электроэнергии с учетом инфляции, тыс. Руб.; KI - необходимое количество электроэнергии, квт/ч.

ZN = z1yenЧKN,

Где z1yen - цена одного л нефтепродуктов с учетом инфляции, тыс. Руб.;

KN - необходимое количество нефтепродуктов, л.

Основное количество электроэнергии тратится на фермы крупного рогатого скота.

Основное количество затрат на нефтепродукты зависит от затрат нефтепродуктов во время полевых работ, т.е. Непосредственно зависит от количества обрабатываемой посевной площади:

KN = ZN1gaЧПосевная площадь,

Где ZN1ga - затраты нефтепродуктов на один га, л; Посевная площадь - площадь под посевами, га.

При расчете некоторых затрат, составляющих материальные затраты необходимо учитывать количество коров. Рассчитываются показатели изменения количества коров основного стада. Количество голов КРС также меняется от года к году. Модель предполагает расчет показателей движения основного стада:

Kkor' = kkor + пкор - выбкор,

Где ккор' - количество коров в хозяйстве в следующий момент времени, гол.; ккор - количество коров в хозяйстве в настоящий момент времени, гол.; пкор - количество поступивших коров, гол.; выбкор - количество выбывших коров, гол.

Pkor = korfrp + Нетели,

Где korfrp - количество коров, приобретенных на отчисления из фонда развития производства, гол.; Нетели - приплод нетелей в год, гол.

Korfrp = ofrpkor / zpr1kor,

Где ofrpkor - сумма отчислений из фонда развития производства на покупку коров тыс. Руб.; zpr1kor - средняя цена приобретения одной коровы с учетом инфляции, тыс. Руб.

Ofrpkor = nofrpkor Ч FRP,

Где nofrpkor - норма отчислений от фонда развития производства на покупку коров тыс. Руб.

Vkor = dvibrkor Ч kkor,

Где dvibrkor - доля выбракованных коров от общего количества крупного рогатого скота.

Прочие затраты

К элементу «Прочие затраты» в составе себестоимости продукции в ООО СПК «Федоровский» относится плата за аренду основных производственных средств:

Proch = арендные платежи (с учетом инфляции), тыс. Руб.

2.1.3 Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды

В элементе «Затраты на оплату труда» отражаются затраты на оплату труда основного производственного персонала предприятия, включая премии и компенсирующие выплаты рабочим и служащим.

Затраты на оплату труда в модели представим в укрупненном виде как фонд заработной платы, динамика которого зависит от приращения заработной платы:

ZOT = FZP - OCN,

Где FZP - фонд заработной платы в предыдущий момент моделирования (год), тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

FZP = FZP RAST + FZP ZHIV + FZP ADMIN,

Где FZP RAST - годовой фонд заработной платы работников растениеводства, тыс. Руб.; FZP ZHIV - годовой фонд заработной платы работников животноводства, тыс. Руб.; FZP ADMIN - годовой фонд заработной платы административного персонала, тыс. Руб.

Расчет годового ФЗП рабочих рассмотрим на примере отрасли животноводства.

FZP ZHIV = ZP ZHIV Ч perszhiv,

Где ZP ZHIV - средняя заработная плата одного работника животноводства, тыс. Руб.; perszhiv - среднегодовое число рабочих отрасли животноводства, чел.

Perszhiv' = perszhiv + privl_Z - Zv,

Где perszhiv' - численность персонала животноводства в следующий момент времени, чел.; perszhiv - численность персонала животноводства в настоящий момент времени, чел.; privl_Z - найм работников животноводства в год, чел; Zv - увольнение работников животноводства в год, чел.

Privl_Z = IP_ZHIV Ч perszhiv,

Где IP_ZHIV - коэффициент найма работников животноводства.

Zv = Pv_ZHIV Ч perszhiv,

Где Pv_ZHIV - коэффициент увольнения работников животноводства.

OCN = NOCN Ч FZP,

Где NOCN - норматив отчислений на социальные нужды (единый социальный налог), %; FZP - фонд заработной платы в предыдущий момент моделирования (год), тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

2.1.4 Стоимость реализованной продукции

Примем, что стоимость реализованной продукции в ООО СПК «Федоровский» равна стоимости валовой продукции, которая формируется за счет продукции животноводства и растениеводства:

RP = RPZ + RPR,

Где RP - реализованная продукция тыс. Руб.; RPZ - выручка от реализации продукции животноводства, тыс. Руб.; RPR - выручка от реализации продукции растениеводства, тыс. Руб.

Выручка от реализации продукции животноводства складывается из выручки от реализации молока и выручки от реализации мяса КРС:

RPZ = rmol + Реализация мяса КРС,

Где rmol - выручка от реализации молока, тыс. Руб.

Rmol = kmolkor Ч N1K Ч z1l,

Где kmolkor - количество коров молочного направления, гол.; N1K - надой молока от одной коровы в год, л; Z1l - цена одного центнера молока с учетом инфляции, тыс. Руб.;

Kmolkor = dmolkor Ч kkor,

Где dmolkor - доля молочных коров от общего количества крупного рогатого скота, гол.

Реализация мяса

КРС=реалорг+реалнасжв+реалнасм+реалплем+реалзабой,

Где реалорг - стоимость реализации мяса КРС организациям по договорам, тыс. Руб.; реалнасжв - стоимость реализации мяса КРС населению в ЖВ, тыс. Руб.; реалнасм - стоимость реализации мяса КРС населению на мясо, тыс. Руб.; реалплем - стоимость племенной реализации КРС, тыс. Руб.; реалзабой - стоимость реализации мяса КРС по каналу "Забой", тыс. Руб.

Реалорг = КРС на реализ Ч дорг ЧЦена организациям,

Где дорг - доля реализации мяса КРС организациям по договорам; Цена организациям - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого по договорам организациям, тыс. Руб.

Реалнасжв = КРС на реализ Ч днасжв ЧЦена населению в ЖВ,

Где дорг - доля реализации мяса КРС населению в ЖВ; Цена населению в ЖВ - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого населению в ЖВ, тыс. Руб.

Реалнасм = КРС на реализ Ч днасм ЧЦена населению на мясо,

Где днасм - доля реализации мяса КРС населению; Цена населению на мясо - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого населению, тыс. Руб.

Реалплем = КРС на реализ Ч дплем ЧЦена племенной продажи,

Где дплем - доля племенной реализации КРС.

Реалзабой = КРС на реализ Ч дзабой ЧЦена Забой,

Где дзабой - доля реализации мяса КРС по каналу "Забой"; Цена Забой - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого по каналу "Забой", тыс. Руб.

КРС на реализ = (krealkor + krealmolodn)Ч Kz1Kor,

Где krealkor - количество реализованных коров, гол.; krealmolodn - количество реализованного молодняка КРС, гол.; Kz1Kor -средняя масса одной коровы, ц.

Krealkor =dvibrkorreal Ч vkor,

Где dvibrkorreal - доля выбракованных коров, идущих на реализацию от общего числа выбракованного скота.

Растениеводство в ООО СПК «Федоровский» направлено на формирование кормовой базы для животноводства, но также имеет договоренности с предприятиями Тульской области на реализацию некоторых культур.

Реализованная продукция растениеводства рассчитывается по следующей формуле:

RPR = ркартофель + рвика + ровес + рячмень + розпшеница,

Где RPR - стоимость реализованной продукции растениеводства, тыс. Руб.; ркартофель - стоимость реализованного картофеля, тыс. Руб.; рвика - стоимость реализованной вики, тыс. Руб.; ровес - стоимость реализованного овса, тыс. Руб.; рячмень - стоимость реализованного ячменя, тыс. Руб.; розпшеница - стоимость реализованной пшеницы, тыс. Руб.

Розпшеница = Реализация оз пш Ч Цена 1 ц оз пш,

Где Реализация оз пш - установленный договором объем реализации озимой пшеницы, ц; Цена 1 ц оз пш - цена центнера озимой пшеницы с учетом инфляции, тыс. Руб.

Рячмень = Реализация ячменя Ч Цена 1 ц ячменя,

Реализация ячменя - установленный договором объем реализации ячменя, ц; Цена 1 ц ячменя - цена центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб.

Ровес = Реализация овса ЧЦена 1 ц овса,

Реализация овса - установленный договором объем реализации овса, ц; Цена 1 ц овса - цена центнера овса с учетом инфляции, тыс. Руб.

Рвика = Реализация вики ЧЦена 1 ц вики,

Реализация вики - установленный договором объем реализации вики, ц; Цена 1 ц вики - цена центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб.

Ркартофель = Реализация картофеля ЧЦена 1 ц картофеля,

Реализация картофеля - установленный договором объем реализации картофеля, ц; Цена 1 ц картофеля - цена центнера картофеля с учетом инфляции, тыс. Руб.

Так как имитационная модель должна отражать динамику показателей, то динамика растениеводческих культур за год {Озимая пшеница'; Ячмень'; Овес'; Вика'; Картофель'} описывается показателями их движения - прироста и выбытия. Покажем это на примере озимой пшеницы:

Озимая пшеница' = Приход оз пш - Расход оз пш,

Где Озимая пшеница' - объем доступной на предприятии озимой пшеницы в следующий момент времени, ц; Приход оз пш - прирост доступного объема озимой пшеницы за шаг моделирования (за год), ц; Расход оз пш - выбытие озимой пшеницы за шаг (за год) моделирования из доступного объема, ц.

В свою очередь Приход оз пш и Расход оз пш рассчитываются по формулам:

Приход оз пш = Производство оз пш = Ур-ть оз пш Ч S под оз пш,

Где Ур-ть оз пш - урожайность озимой пшеницы, ц/га; S под оз пш - площадь посадки озимой пшеницы, га.

Расход оз пш = Реализация оз пш + Фуражная оз пш,

Где Реализация оз пш - установленный договором объем реализации озимой пшеницы, ц; Фуражная оз пш - объем озимой пшеницы, отводимый на питание КРС, ц.

Фуражная оз пш = kkor Ч Выделение оз пш на корм,

Где kkor - поголовье КРС, гол.; Выделение оз пш на корм - объем кормления одной головы КРС озимой пшеницей в год, ц.

Динамика всех культур рассчитывается аналогичным с озимой пшеницей образом.

В случае, если договора на реализацию какой-либо культуры не заключено, то «Расход» соответствующей культуры осуществляется только на обеспечение кормовой базы животноводства без влияния на формирование выручки от реализации продукции растениеводства.

2.1.5 Фонд развития производства

Фонд развития производства формируется за счет отчислений от прибыли и части амортизационных отчислений:

FRP = OPFRP + OAFRP,

Где FRP - фонд развития производства, тыс. Руб.; OPFRP - отчисления от прибыли в фонд развития производства, тыс. Руб.; OAFRP - часть амортизационного фонда, направляемая в фонд развития производства, тыс. Руб.

При этом OPRFP и OAFRP определяются следующим образом:

OPFRP = NOPFRP Ч Балансовая прибыль,

Где NOPFRP - нормативы отчислений от прибыли в фонд развития производства;

OAFRP = NOAFRP Ч A,

Где NOAFRP - доля отчисления от амортизации в фонд развития производства; A - амортизационный фонд, тыс. Руб.

Так как имитационная модель должна отражать динамику показателей, то динамика основных фондов за год {opfa'} описывается показателями их движения - прироста и выбытия:

Opfa' = p - v,

Где opfa' - стоимость основных производственных фондов в следующий момент моделирования, тыс. Руб.; p - стоимость прироста основных производственных фондов за рассматриваемый период (год), тыс. Руб.; v - стоимость выбытия основных производственных фондов, тыс. Руб.

Средства на прирост основных производственных фондов (расширенное воспроизводство) {nofrpopfa} формируются за счет отчислений из фонда развития производства:

P = nofrpopfa Ч FRP,

Где nofrpopfa - норма отчислений от фонда развития производства на увеличение opfa.

V = opfa Ч Kv,

Где Kv - коэффициент выбытия основных производственных фондов

Начисление амортизации основных средств в ООО СПК «Федоровский» ведется линейным способом. При линейном способе годовая сумма амортизации определяется по первоначальной стоимости объекта основных средств и принятой норме амортизации, исчисленной исходя из срока полезного использования этого объекта:

A = opfa Ч Na,

Где A - амортизационные отчисления, тыс. Руб.; Na - норма амортизации, %.

Na = 1/T Ч 100,

Где T - нормативный срок службы основных фондов, лет.

2.1.6 Расчет рентабельности и доходности продукции

Показатели рентабельности рассчитываются как отношение прибыли к стоимости используемых предприятием ресурсов. Размер прибыли на 100 рублей затрат, вложенных в реализованную продукцию {PMZ}, определяется по формуле:

PMZ = Балансовая прибыль/S Ч100,

S - затраты на производство продукции, тыс. Руб.

Доходность продукции (Dp) показывает размер прибыли на 100 тыс. Руб. Реализованной продукции:

Dp = Балансовая прибыль/RP Ч100, где РП - объем реализованной продукции, тыс. Руб.

Рентабельность основных производственных фондов (Rf) определяется по формуле:

Rf = Балансовая прибыль/(opf+matz)

Где matz - материальные затраты, тыс. Руб.; opf - среднегодовая стоимость основных производственных фондов.

Рентабельность средств, авансированных в производственные ресурсы {rprz}, определяется по формуле:

Rprz = Балансовая прибыль/(opf+matz +FZP)*100

Где FZP - фонд заработной платы, тыс. Руб.

2.2 Формирование имитационной модели в Vensim PLE 6.2

При формировании модели были использованы фактические данные бухгалтерской отчетности ООО СПК «Федоровский», а также установленные нормативы и справочные величины.

Имитационная модель содержит следующие подсистемы:

1) Производство, реализация и использование озимой пшеницы;

2) Производство, реализация и использование ячменя;

3) Производство, реализация и использование овса;

4) Производство, реализация и использование картофеля;

5) Производство, реализация и использование вики;

6) Производство и использование однолетних трав;

7) Производство и использование многолетних трав;

8) Производство и использование кукурузы;

9) Производство и реализация мяса КРС;

10) Производство и реализация молока;

11) Динамика поголовья крупного рогатого скота;

12) Динамика основных производственных фондов;

13) Динамика фонда заработной платы;

14) Производственные затраты организации;

15) Динамика производства и использования кормов;

16) Динамика прибыли, стоимости реализованной продукции и затрат на производство;

17) Динамика уровней рентабельности.

Подсистема «Производство, реализация и использование озимой пшеницы»

Рисунок 1 - Производство, реализация и использование оз. Пшеницы

Данная подсистема описывает пути движения озимой пшеницы в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество озимой пшеницы во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера озимой пшеницы с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

- Темп «Изм цены оз пш с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

- Темп «Приход оз пш» увеличивает объем озимой пшеницы во владении организации за счет её производства, ц;

- Темп «Расход оз пш» уменьшает объем озимой пшеницы во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

- Переменная «Выделение оз пш на корм» показывает объем озимой пшеницы, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

- Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

- «Ур-ть оз. Пшеницы» отражает урожайность озимой пшеницы ц/га;

- «S под оз пш» - размер посевной площади озимой пшеницы, га;

- «Реализация оз пш» - размер договорных обязательств по реализации озимой пшеницы, ц;

- «II» - индекс инфляции, Dmnl;

- «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

- «Производство оз. Пшеницы» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

- «Фуражная оз пш» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

- «розпшеница» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации оз. Пшеницы на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Озимая пшеница» показаны на рисунке 2.

Рисунок 2 - Причинно-следственные связи уровня «Озимая пшеница»

Подсистема «Производство, реализация и использование ячменя»

Рисунок 3 - Производство, реализация и использование ячменя

Данная подсистема описывает пути движения ячменя в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество ячменя во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

- Темп «Изм цены ячменя с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

- Темп «Приход ячменя» увеличивает объем ячменя во владении организации за счет её производства, ц;

- Темп «Расход ячменя» уменьшает объем ячменя во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

- Переменная «Выделение ячменя на корм» показывает объем ячменя, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

- Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

- «Ур-ть ячменя» отражает урожайность ячменя ц/га;

- «S под ячменем» - размер посевной площади ячменя, га;

- «Реализация ячменя» - размер договорных обязательств по реализации ячменя, ц;

- «II» - индекс инфляции, Dmnl;

- «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

- «Производство ячменя» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

- «Фуражный ячмень» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

- «рячмень» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации ячменя на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Ячмень» показаны на рисунке 4.

Рисунок 4 - Причинно-следственные связи уровня «Ячмень»

Подсистема «Производство, реализация и использование овса»

Рисунок 5 - Производство, реализация и использование овса

Данная подсистема описывает пути движения овса в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество овса во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера овса с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

- Темп «Изм цены овса с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

- Темп «Приход овса» увеличивает объем овса во владении организации за счет её производства, ц;

- Темп «Расход овса» уменьшает объем овса во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

- Переменная «Выделение овса на корм» показывает объем овса, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

- Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

- «Ур-ть овса» отражает урожайность овса ц/га;

- «S под овсом» - размер посевной площади овса, га;

- «Реализация овса» - размер договорных обязательств по реализации овса, ц;

- «II» - индекс инфляции, Dmnl;

- «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

- «Производство овса» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

- «Фуражный овес» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

- «ровса» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации овса на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Овес» показаны на рисунке 6.

Рисунок 6 - Причинно-следственные связи уровня «Овес»

Подсистема «Производство, реализация и использование картофеля»

Рисунок 7 - Производство, реализация и использование картофеля

Данная подсистема описывает пути движения картофеля в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество картофеля во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера картофеля с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

- Темп «Изм цены картофеля с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

- Темп «Приход картофеля» увеличивает объем картофеля во владении организации за счет её производства, ц;

- Темп «Расход картофеля» уменьшает объем картофеля во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

- Переменная «Выделение картофеля на корм» показывает объем картофеля, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

- Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

- «Ур-ть овса» отражает урожайность овса ц/га;

- «S под картофелем» - размер посевной площади картофеля, га;

- «Реализация картофеля» - размер договорных обязательств по реализации картофеля, ц;

- «II» - индекс инфляции, Dmnl;

- «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

- «Производство картофеля» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

- «Фуражный картофель» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

- «ркартофель» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации картофеля на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Картофель» показаны на рисунке 8.

Рисунок 8 - Причинно-следственные связи уровня «Картофель»

Подсистема «Производство, реализация и использование вики»

Рисунок 9 - Производство, реализация и использование вики

Данная подсистема описывает пути движения вики в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество вики во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера вики с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

- Темп «Изм цены вики с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

- Темп «Приход вики» увеличивает объем вики во владении организации за счет её производства, ц;

- Темп «Расход вики» уменьшает объем картофеля во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

- Переменная «Выделение вики на корм» показывает объем вики, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

- Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

- «Ур-ть вики» отражает урожайность вики ц/га;

- «S под викой» - размер посевной площади вики, га;

- «Реализация вики» - размер договорных обязательств по реализации вики, ц;

- «II» - индекс инфляции, Dmnl;

- «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

- «Производство вики» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

- «Фуражная вика» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

- «рвика» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации вики на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Вика» показаны на рисунке 10.